AI如何创造出有史以来最富有的公司？
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多年来，Swami Sivasubramanian 的妻子一直想看一眼那些在夏夜走出树林到他们西雅图郊外的家外翻垃圾箱的熊。因此，在圣诞节假期，亚马逊 AI 部门的负责人 Sivasubramanian 开始制作一个系统以便让她如愿以偿。
到目前为止，他已经设计了一个电脑模型，该模型会自我训练来识别熊，而忽略浣熊、狗和夜跑者。他利用一个名为“SageMaker”的亚马逊云服务完成了这项工作，SageMaker 是一个专门为那些对机器学习一无所知的应用程序开发人员设计的机器学习产品。接下来，他将在他的车库安装亚马逊的新 DeepLens 无线摄像头。这个价值 250 美元的设备将在六月向公众发售，其包含的深度学习软件能让模型的智能付诸行动，并在任何它认为看到熊的时候就向他妻子的手机发送一个提醒。
Sivasubramanian 的熊探测器还不是真正的人工智能杀手级应用程序，但是它的存在是一个标志，意味着机器学习的功能正在变得更加易于使用。在过去的三年里，亚马逊、谷歌和微软已经把诸如在线照片的面部识别和语音翻译等功能加入了他们各自的云服务，也即 AWS、谷歌云（Google Cloud）和 Azure 中。现在，他们急于在这些基本能力之上搞建设，以创建基于 AI 的平台，这些平台几乎能够用于任何类型的公司，无论其规模大小和技术复杂程度。
Sivasubramanian 说：“机器学习就像 1990 年代早期的关系型数据库，当时人人都知道它对每个公司都有用，但是很少有公司有能力利用它。”
亚马逊、谷歌和微软，以及稍小一点的公司像苹果、IBM、Oracle、Salesforce 和 SAP 都拥有建设 AI 实用程序所要求的庞大计算资源和众多人才。而且它们也有商业上的必要性，以便进入可能最赚钱的技术大趋势。
CCS Insight 的分析师 Nick McQuire 表示：“最终，云是大多数公司准备用来利用 AI 的方式，也是技术供应商准备用来赚钱的工具。”
量化潜在的财务回报是困难的，但是对于领先的 AI 云供应商来说，财务回报可能是史无前例的巨大。在未来几年，AI 能让价值 2600 亿美元的云市场规模翻番，谷歌云 AI 部门的产品管理高级总监 Rajen Sheth 这样说到。并且因为机器学习的性质，也即系统获得的数据越多，做出的决策越好，客户更有可能锁定在最初的供应商那里。
换句话说，无论谁取得先机，都将很难赶超。在纽约大学 Stern 商学院研究数字技术如何影响经济的 Arun Sundararajan 说：“得到的奖赏将是成为下一个科技时代的操作系统。”投行 Avendus Capital US 的总裁 Puneet Shivam 认为：“AI 云的领导者将成为史上最强公司。”
不只是亚马逊、谷歌和微软正在追求统治地位，中国的巨头们，像阿里巴巴和百度也正在成为主要力量，特别是在亚洲市场。领先的企业软件公司，包括 Oracle、Salesforce 和 SAP 正在把机器学习嵌入到其应用程序中。还有成百上千家 AI 相关初创公司都有成为未来 AI 领导者的雄心。
亚马逊、谷歌和微软都提供以下这些服务：在照片和视频中识别面部和其他物体、把语音转换成文本或反之、进行自然语言处理以让 Alexa、Siri 及其他数字助手理解你的需求（或者其中的某些服务，多少都有一些）。
到现在为止，这类活动还没有带来什么收入；AI 的大玩家们在其财报会议上都不在意其商业性 AI 服务是否有突破性的销售额。但是，对于那些创建了底层技术和开发了工具来支持机器学习的广泛商业化的公司来说，这种状况会很快改变。这就是微软在 PC 上所做的事，通过创建 Wiondows 平台，让数以百万计的开发人员使用，并编写用于 PC 的程序。苹果用 iOS 做了同样的事情，iOS 催生了移动应用程序时代。
谷歌在 2015 年成为了早期的领导者，它开源了 TensorFlow，这本来是其自身的 AI 专家们用来创建机器学习工具的软件框架，这吸引了开发人员。但是，自那时起，亚马孙和微软已经创造了类似的技术；在 2017 年，它们甚至联手创建了 Gluon，这是一个开源界面，被设计成无论是否使用 TensorFlow，都能让机器学习变得更易于使用。
所有这三家公司都在继续努力让机器学习变得即使是新手也能使用。这是隐藏在亚马逊 SageMaker 背后的想法，SageMaker 被设计成用来创建机器学习应用程序不会比创建一个网站更复杂。在去年 11 月 SageMaker 推出的几周后，谷歌发布了 Cloud AutoML。公司可以在这项技术上应用自己独一无二的数据集，它会自动生成能够改善业务的机器学习模型。谷歌表示，已经有 1 万 3 千多家公司申请试用 Cloud AutoML。
谷歌大脑（Google Brain）的负责人 Jeff Dean 说：“世界上有 2000 万个组织可以受益于机器学习，但是它们招不到具有必要背景的人。就算为了让其中的 1000 万个组织能用上机器学习，我们也必须让它更容易使用。”
那么，三巨头中的哪个能取得最重要的先发优势呢？这三个都有巨大的优势，而且没有明显的弱点。
以微软为例。二十年以来，它在 AI 方面一直有突破性的工作，比如计算机视觉和自然语言处理。因为 Azure 云，它获得了有价值的海量信息，包括那些来自 Bing、领英、Skype 和使用微软办公软件的 10 亿多人的内容信息。简而言之，没有其他公司能比它知道更多可以用来出售或帮助其他开发人员出售软件给企业和其他组织的信息。
听起来很不错，但是，一旦你读了谷歌的报告就不这样认为了。谷歌被认为是 AI 领域的研发领导者。它引领着这么一条道路：把 AI 应用于真正雄心勃勃的问题，特别是建造自动驾驶汽车。它开发了自己的芯片系列来运行其机器学习基础架构。
自从移交了 TensorFlow 后，谷歌一直是开源界的佼佼者。它也许比其他任何公司能获取更多的数据，这多亏了它的搜索引擎，谷歌搜索提供了描述我们大家的兴趣和愿望的详细全景图。20 岁的 AI 初创公司 Scale 的创始人 Alexander Wang 说：“它们处于最佳的位置。它们有大量的数据可用于获利，还拥有世界上最好的机器学习研究人员。”
接下来看看亚马逊。凭借其苹果风格的保密性，直到大约一年前，它才被看作是 AI 领域的参与者。但是，这种保密似乎掩盖了公司的雄心。在过去的七年中，亚马逊的每个业务计划书都必须包含该部门会如何利用机器学习的说明，Sivasubramanian 说道。（这种要求出现在经理们用于这类文件的样本上，包括一个带括号的条款，内容是“如果答案是没有，那就不是一个好答案”。）
尽快它还没有发表很多论文，但是亚马逊有 40% 的云市场占有率，并正在急切地利用这个地位来主导 AI 云市场。它已经引入了一系列新服务，这些服务过去只在亚马逊内部使用。它一直是最积极的 AI 初创公司的收购者，在过去几年中，它花掉的收购资金是谷歌的两倍，微软的四倍，AI 服务供应商 Iterate.ai 的 CEO，Jon Nordmark 这么说道。
它正在让 Alexa 主宰下一个伟大的用户界面，也就是语音。虽然谷歌已经利用 AI 击败了 Go，但是，亚马逊正在利用其在工厂机器人方面的专业知识和每天快递数百万包裹的物流，将其把数字信息和从现实世界的传感器收集的数据融合在一起的 AI 项目定位。Nordmark 说：“其他公司发表的论文更多，但是亚马逊是脚踏实地地向前走。”
也许就是这样。尽管亚马逊创建了 AWS，在这场竞赛中领先了几年，但是现在没有人袖手旁观了。因为回报实在是大，主宰 AI 的机会实在是太有利可图了。
这游戏还得玩下去。
阅读英文原文：
https://www.technologyreview.com/s/610554/how-the-ai-cloud-could-produce-the-richest-companies-ever/
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